decide op• Datenarten: signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.flash_frequency(intensity_series, fps, *, f_min: 'float' = 0.0, pad: 'int' = 8) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import drivedecide; drivedecide.flash_frequency(intensity_series, fps, *, f_min: 'float' = 0.0, pad: 'int' = 8) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("flash_frequency"))
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画素(または領域の平均)の明るさの時系列から点滅の周波数を推定する(FFT のいちばん高い山)。
平均を引き、Hann 窓をかけ、`pad 倍に 0 を詰めて rFFT。f_min` 以上でいちばん高い山を対数振幅の放物線で
補間する。返る周波数は 見かけの 周波数(fps/2 を超える点滅は `aliased_frequency` の値に折り返って見える)。
返り値: `frequency、bin_width = fps / n(窓の分解能の目安)、nyquist = fps/2、peak_ratio`(山の高さ /
山以外の中央値。点滅していない画素は小さい)。一定の系列(振れ幅 0)は ValueError。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_crossing — py -3.11 examples/poc_driving_crossing.py
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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